Inhaltsverzeichnis
Künstliche Intelligenz hat einen zunehmenden Einfluss auf die Telekommunikation
Entdecken Sie die Vorteile der Telekommunikation mit künstlicher Intelligenz
Wie künstliche Intelligenz die Telekommunikationssicherheit erhöht
Herausforderungen der Automatisierung künstlicher Intelligenz in der Telekommunikation
Wie künstliche Intelligenz das Design von Telekommunikationsnetzwerken verändert
Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Künstliche Intelligenz und Telekommunikation: Eine vielversprechende Zukunft

Künstliche Intelligenz und Telekommunikation: Eine vielversprechende Zukunft

Mar 31, 2023 pm 10:40 PM
人工智能 电信行业

Mit der Popularität der künstlichen Intelligenz A(I) durchläuft die Telekommunikationsbranche einen rasanten Wandel. Die Technologie der künstlichen Intelligenz wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, vom Kundenservice bis zur Optimierung der Netzwerkleistung. Es wird erwartet, dass diese Technologie einen enormen Einfluss auf die Branche haben und zahlreiche Vorteile für Kunden und Lieferanten mit sich bringen wird.

Künstliche Intelligenz und Telekommunikation: Eine vielversprechende Zukunft

Künstliche Intelligenz hat einen zunehmenden Einfluss auf die Telekommunikation

Mit der Popularität künstlicher Intelligenz (KI) durchläuft die Telekommunikationsbranche einen rasanten Wandel. Die Technologie der künstlichen Intelligenz wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, vom Kundenservice bis zur Optimierung der Netzwerkleistung. Es wird erwartet, dass diese Technologie einen enormen Einfluss auf die Branche haben und zahlreiche Vorteile für Kunden und Lieferanten mit sich bringen wird.

Eine der Hauptanwendungen künstlicher Intelligenz in der Telekommunikationsbranche ist der Kundenservice. KI-Chatbots werden eingesetzt, um Kundenanfragen zeitnah und effizient zu beantworten und so den Bedarf an menschlichen Kundendienstmitarbeitern zu reduzieren. Diese Chatbots sind auch in der Lage, einen personalisierteren Kundenservice zu bieten, indem sie Kundenpräferenzen und vergangene Interaktionen berücksichtigen.

Künstliche Intelligenz wird auch genutzt, um die Effizienz des Netzwerks zu verbessern. KI-gestützte Automatisierungs- und Optimierungstools werden verwendet, um potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten, sodass Lieferanten Probleme schnell angehen und lösen können. Dies trägt dazu bei, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Servicequalität zu verbessern.

Künstliche Intelligenz wird auch verwendet, um die Genauigkeit von Predictive Analytics zu verbessern. Diese Technologie ermöglicht es Anbietern, die Kundenbedürfnisse genauer vorherzusagen und so Netzwerk-Upgrades und -Erweiterungen besser zu planen. Es trägt auch zur Kostensenkung bei, indem es genauere Vorhersagen zum Netzwerkverkehr und zu Nutzungsmustern liefert.

Schließlich wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um die Sicherheit zu verbessern. Mithilfe von Tools der künstlichen Intelligenz werden Cyberangriffe erkannt und verhindert, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen und anderen Sicherheitsproblemen verringert wird.

Insgesamt nimmt der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Telekommunikationsbranche rasant zu und wird voraussichtlich erhebliche Auswirkungen auf die Branche haben. KI-gesteuerte Lösungen bieten Kunden und Lieferanten zahlreiche Vorteile, indem sie die Servicequalität und -zuverlässigkeit verbessern und gleichzeitig die Kosten senken.

Entdecken Sie die Vorteile der Telekommunikation mit künstlicher Intelligenz

Während die Technologie weiter voranschreitet, ergeben sich neue Möglichkeiten, die die Art und Weise, wie wir kommunizieren, revolutionieren werden. Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in der Telekommunikationsbranche eingesetzt, wovon sowohl Verbraucher als auch Anbieter profitieren. KI-gestützte Telekommunikation ebnet den Weg für verbesserten Kundenservice, höhere Effizienz und bessere Entscheidungsfindung.

Künstliche Intelligenz wird eingesetzt, um Kunden ein personalisierteres und nahtloseres Erlebnis zu bieten. KI-gestützte Systeme können Kundendaten analysieren und maßgeschneiderte Lösungen bereitstellen, die den Kundenbedürfnissen gerecht werden. Beispielsweise werden KI-Chatbots eingesetzt, um Kundenanfragen schnell und präzise zu beantworten. Künstliche Intelligenz wird auch zur Automatisierung von Kundendienstaufgaben eingesetzt, sodass sich Kundendienstmitarbeiter auf komplexere Probleme konzentrieren können.

Künstliche Intelligenz wird auch zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz in der Telekommunikationsbranche eingesetzt. KI-Systeme können Muster und Trends erkennen und es Lieferanten ermöglichen, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. KI kann auch zur Automatisierung von Routineaufgaben und zur Reduzierung menschlicher Fehler eingesetzt werden, wodurch Genauigkeit und Produktivität erhöht werden.

Schließlich trägt die KI-gestützte Telekommunikation dazu bei, Kosten zu senken und das Endergebnis der Telekommunikationsanbieter zu verbessern. KI-Systeme können Daten analysieren, um Möglichkeiten zur Kosteneinsparung zu identifizieren, beispielsweise die Reduzierung von Energiekosten oder die Optimierung von Prozessen. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Identifizierung von Kosteneinsparmöglichkeiten können Telekommunikationsanbieter die Betriebskosten senken und die Rentabilität steigern.

Die auf künstlicher Intelligenz basierende Telekommunikation läutet eine neue Ära voller Innovationen und Möglichkeiten ein. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz können Telekommunikationsanbieter ihren Kundenservice verbessern, die betriebliche Effizienz steigern und Kosten senken. Da sich die KI-Technologie ständig weiterentwickelt, wird ihr Potenzial in der Telekommunikationsbranche weiter wachsen.

Wie künstliche Intelligenz die Telekommunikationssicherheit erhöht

Da sich Telekommunikationsnetze immer weiter entwickeln und ausbauen, sind auch wirksame Sicherheitsmaßnahmen zu deren Schutz erforderlich. Künstliche Intelligenz (KI) bietet ein leistungsstarkes Werkzeug zur Verbesserung der Sicherheit in immer komplexeren Umgebungen.

KI-basierte Technologien werden bereits für verschiedene Sicherheitszwecke wie Anomalieerkennung, Betrugserkennung und Einbrucherkennung eingesetzt. Darüber hinaus kann KI zur Automatisierung von Bedrohungserkennungs- und Reaktionsprozessen eingesetzt werden, was schnellere und umfassendere Sicherheitsmaßnahmen ermöglicht.

Künstliche Intelligenz bringt auch Vorteile für den Identitätsprüfungsprozess. KI-basierte Authentifizierungssysteme können biometrische Daten wie Gesichtserkennung und Sprachauthentifizierung verwenden, um die Identität eines Benutzers zu überprüfen. Dies trägt dazu bei, Identitätsdiebstahl und andere betrügerische Aktivitäten zu reduzieren.

Schließlich kann KI-basierte Technologie zum Schutz der Privatsphäre der Benutzer eingesetzt werden. Mit KI-basierten Systemen lässt sich ein Missbrauch von Nutzerdaten erkennen und entsprechende Behörden alarmieren. Dies trägt dazu bei, Benutzer vor Datendiebstahl und anderen böswilligen Aktivitäten zu schützen.

Kurz gesagt: Künstliche Intelligenz ist ein immer wertvolleres Werkzeug zur Verbesserung der Telekommunikationssicherheit. Durch den Einsatz KI-basierter Technologie können Telekommunikationsunternehmen die Sicherheit ihrer Netzwerke und Benutzerdaten gewährleisten.

Herausforderungen der Automatisierung künstlicher Intelligenz in der Telekommunikation

Die Telekommunikationsbranche steht vor der Herausforderung, sich an die wachsende künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung anzupassen. KI-Automatisierung hat das Potenzial, ganze Branchen zu revolutionieren. Unternehmen müssen jedoch sicherstellen, dass sie über die Ressourcen, die Infrastruktur und die Fähigkeiten verfügen, um die Vorteile dieser Technologien voll auszuschöpfen.

Künstliche Intelligenz und Automatisierung können Telekommunikationsunternehmen dabei helfen, ihre Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und das Kundenerlebnis zu verbessern. Beispielsweise kann KI Kundendienstaufgaben wie die Bearbeitung von Kundenbestellungen und die Bearbeitung von Anfragen automatisieren, und durch Automatisierung können Backoffice-Vorgänge wie Abrechnung, Bestandsverwaltung und Netzwerkwartung rationalisiert werden. KI kann auch verwendet werden, um Netzwerkmuster zu identifizieren und zu analysieren, um Entscheidungen zur Netzwerkoptimierung zu treffen.

Allerdings ist die Implementierung der KI-Automatisierung nicht ohne Herausforderungen. Telekommunikationsunternehmen müssen in die Technologie und Infrastruktur investieren, die erforderlich sind, damit KI und Automatisierung effektiv funktionieren. Dazu gehören Investitionen in Datenspeicher, Rechenleistung und Software. Es muss außerdem sicherstellen, dass die Mitarbeiter im Umgang mit KI und Automatisierung geschult sind und dass ihre Prozesse und Systeme für diese Technologien geeignet sind.

Darüber hinaus sind beim Einsatz von KI und Automatisierung ethische Überlegungen zu berücksichtigen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass der Einsatz von KI und Automatisierung verantwortungsvoll und ethisch erfolgt und dass der Einsatz nicht zu Diskriminierung oder Benachteiligung bestimmter Kundengruppen führt.

Die Telekommunikationsbranche befindet sich an einem kritischen Punkt ihrer Geschichte, da künstliche Intelligenz und Automatisierung das Potenzial haben, ihre Arbeitsweise zu revolutionieren. Unternehmen müssen jedoch sicherstellen, dass sie über die Ressourcen und Fähigkeiten verfügen, um diese Technologien voll auszuschöpfen und sicherzustellen, dass sie verantwortungsvoll eingesetzt werden. Nur so können Unternehmen die Vorteile der Automatisierung durch künstliche Intelligenz voll ausschöpfen.

Wie künstliche Intelligenz das Design von Telekommunikationsnetzwerken verändert

Während sich die Technologie weiterentwickelt und erweitert, wird künstliche Intelligenz zunehmend zur Optimierung von Netzwerken in der Telekommunikationsbranche eingesetzt. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Netzwerke gestaltet werden, zu revolutionieren und Telekommunikationsunternehmen effizientere und kostengünstigere Lösungen zu bieten.

KI-gesteuerte Designtools können dabei helfen, den Webdesignprozess zu optimieren. Durch die Nutzung großer Datenmengen können KI-Algorithmen schnell das optimale Netzwerkdesign ermitteln. Dies reduziert den mit dem Netzwerkdesign verbundenen Zeit- und Kostenaufwand und verringert das Risiko menschlicher Fehler. KI-basierte Designtools können außerdem potenzielle Probleme im Netzwerk erkennen, bevor sie zu einem Problem werden.

Künstliche Intelligenz kann auch zur Verbesserung des Netzwerkbetriebs und der Netzwerkleistung eingesetzt werden. Durch die Nutzung prädiktiver Analysen und maschinellem Lernen können KI-Algorithmen die Netzwerkleistung in Echtzeit analysieren und Möglichkeiten zur Optimierung des Netzwerks vorschlagen. Dies hilft Telekommunikationsunternehmen, Probleme schnell zu erkennen und zu lösen, bevor sie auftreten.

Künstliche Intelligenz kann auch zur Reduzierung der mit der Netzwerkwartung verbundenen Kosten eingesetzt werden. Durch den Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz zur Überwachung und Analyse von Netzwerken können Telekommunikationsunternehmen potenzielle Probleme besser vorhersagen und lösen, bevor sie auftreten. Dies trägt dazu bei, Serviceeinsätze zu reduzieren und auf lange Sicht Geld zu sparen.

Insgesamt revolutioniert künstliche Intelligenz die Art und Weise, wie Telekommunikationsnetze entworfen und verwaltet werden. Durch den Einsatz KI-basierter Tools können Telekommunikationsunternehmen Kosten senken, die Leistung verbessern und effizienter werden. Angesichts der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz wird erwartet, dass künstliche Intelligenz in Zukunft eine größere Rolle in der Telekommunikationsbranche spielen wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz und Telekommunikation: Eine vielversprechende Zukunft. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Beste grafische Einstellungen
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. So reparieren Sie Audio, wenn Sie niemanden hören können
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G

See all articles